Factoriële designs: principes en toepassingen

Experimenteel ontwerpen in Python

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Factoriële designs begrijpen

Onderzoek meerdere onafhankelijke variabelen/factoren in één experiment
Test elke combinatie van factorniveaus
Ontdek directe effecten en interacties tussen factoren

Een experiment dat laat zien hoe lichtomstandigheden en type meststof de plantengroei beïnvloeden.

¹ Afbeelding gegenereerd met DALL·E 3

Voorbeeld van factoriële data

Factor 1 (Light_Condition) - twee niveaus: Full Sunlight en Partial Shade
Factor 2 (Fertilizer_Type) - twee niveaus: Synthetic en Organic
Numerieke respons-/afhankelijke/uitkomstvariabele: Growth_cm

plant_growth_data.head()

   Plant_ID  Light_Condition  Fertilizer_Type  Growth_cm
0         1    Full Sunlight        Synthetic  16.489735
1         2    Partial Shade          Organic  18.361689
2         3    Full Sunlight        Synthetic  18.039459
3         4    Full Sunlight          Organic  12.682425
4         5    Full Sunlight          Organic  21.480601

Data organiseren om interacties te visualiseren

plant_growth = pd.pivot_table(plant_growth_data, 
                              values='Growth_cm',
                              index='Light_Condition',
                              columns='Fertilizer_Type', 
                              aggfunc='mean')


plant_growth

Light_Condition     Organic   Synthetic
Full Sunlight       20.602       19.869
Partial Shade       20.246       20.326

Interacties visualiseren met een heatmap

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.heatmap(plant_growth, 
            annot=True, 
            cmap='coolwarm',
            fmt='g')
plt.show()

Heatmap plantengroei

Interactie interpreteren

Light_Condition     Organic   Synthetic
Full Sunlight       20.602       19.869
Partial Shade       20.246       20.326

Interacties: hoe het effect van één factor varieert met het niveau van een andere factor
Significante interactie → factoren werken niet onafhankelijk

Factoriële vs. gerandomiseerde blokdesigns

Meerdere behandelingen en interacties
Analyseer complexe multivariabele effecten en interacties
Kan meer proefpersonen vereisen

Een experiment dat laat zien hoe lichtomstandigheden en type meststof de plantengroei beïnvloeden.

Groepeer vergelijkbare proefpersonen in gerandomiseerde designs
Beperk variantie binnen blokken
Elke behandeling wordt in elk blok getest

Twee blokken met kubussen met willekeurig toegewezen kleuren.

¹ Afbeeldingen gegenereerd met DALL·E 3

Laten we oefenen!

Experimenteel ontwerpen in Python